简介：摘要 : 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数 R2均大于 0.999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了 0.1。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。

简介：摘要 : 目前，针对蜂群发生崩溃式消失的现象还缺乏有效的观测和分析手段。本研究在分析蜂群行为与检测特征的基础上，设计了一种基于物联网技术的蜂群多特征长期监测系统。该系统采用太阳能供电，融合了多种传感器，能够检测蜂群的多个特征（蜂箱内部的温度、湿度、蜂群重量、声音和蜜蜂的进出量），并利用无线数据同步传输技术将这些数据上传到远程云服务器中。基于该系统，本研究还进行了针对意大利蜜蜂从 2018年秋季到 2020年春季为期 235天的长期连续监测试验，记录了蜂群在秋衰期、越冬期和春繁期蜂箱内部温度、湿度、蜂群重量、声音和进出量的逐小时的细致变化。试验结果表明，在此期间，蜂箱内的平均温度呈现从 25℃下降到 -5℃再回升至 15℃的抛物线变化，相应的进出巢次数也由大约 8万次 /天减少至 0次 /天再增加至 5万次 /天。在越冬期中，蜂群的重量呈现出大约 25 g/天的线性下降趋势，同时蜂箱内也更为安静，声音的频率集中于 0~64 Hz。由此表明，在不干扰蜂群的情况下，该监测系统获得的特征数据能够有效地揭示蜂群的日常活动和趋势变化，可用来研究蜂群的行为生物学、探索崩溃式的蜂群消失成因以及发展精确化蜜蜂养殖业。

简介：摘要 : 随着信息技术的发展，利用大数据分析、物联网监控、传感器感知、无线通信等技术构建一种蜂箱蜂群实时在线监测系统，是减少因开箱检查造成蜂群应激反应的可行解决方案。本研究针对蜂箱封闭环境进行实时监测困难的现状，利用 STM32F103VBT6 32位微控制器，同时融合了温湿度传感器、微麦克风以及激光对射传感器，开发了一套低功耗、可连续工作的蜂群箱体关键参数在线监测系统，实现了养蜂生产过程中多参数信息获取以及蜂箱内蜂群的环境参数和生活状态的实时在线监测。系统主要包括核心处理模块、数据采集模块、数据发送模块以及数据库服务器等。数据采集模块包括蜂箱内部温湿度采集单元、蜂群声音采集单元、蜜蜂进出巢数量计数单元等，通过接入移动通信网络进行数据传输。系统现场部署性能测试结果表明，研制的系统能够实时监测蜂箱内温湿度，有效区别进出蜂箱的蜜蜂并记录进出巢门的蜜蜂数量，且自动获取的蜂群声音与标准的蜂群声音分布相吻合。本系统符合设计要求，采集参数准确可靠，可以作为蜂群相关研究的数据采集方法。

简介：摘要 : 准确获取西兰花花球面积和新鲜度是确定其长势的关键步骤，本研究通过对深度残差网络 ResNet进行改进得到一种新型的西兰花花球分割模型，并通过花球部位黄绿颜色占比判断其新鲜度，实现低成本高效准确地西兰花表型信息提取。主要技术流程包括：（ 1）基于地面自动影像获取平台拍摄西兰花花球正射影像并建立原始数据集；（ 2）对训练图像进行预处理并输入模型进行分割；（ 3）基于颜色信息用粒子群结构 PSO和大津法 Otsu对分割结果进一步进行阈值分割，获取其新鲜度指标。试验结果表明：本研究建立的分割模型精度优于传统深度学习模型和基于颜色空间变换和阈值分割模型， 4个评价指标结构相似性指数 (SSIM)、平均精度 (Precision)、平均召回率 (Recall)、 F-度量 (F-measure)结果分别为 0.911、 0.897、 0.908和 0.907，相比于传统方法提升了 10%-15%，且对土壤反射率波动、冠层阴影、辐射强度变化等干扰具有一定的鲁棒性。同时，在分割结果的基础上采用 PSO-Otsu法可以实现花球新鲜度快速分析，其精度超过了 0.8。本研究结果实现了西兰花田间多表型参数的高通量获取，可以为作物田间长势监测研究提供重要参考。

简介：摘要 : 纳米材料具有特殊的尺寸效应和优异的光电性质，已在传感分析中得到高度重视和广泛应用，大幅提高了传感分析技术的性能。近年来，智慧农业发展迅速，农产品质量安全作为农业生产的重要组成部分，对农业传感技术的灵敏度、稳定性和检测通量等指标要求越来越高。本综述简要阐述了几种常用的纳米材料的性质和特点，包括碳基纳米材料、金属纳米材料和金属 -有机框架材料等。重点论述了基于纳米材料的化学传感、生物传感、电化学传感和光谱传感等常用传感分析技术和器件，以及纳米传感分析技术在农产品质量安全，尤其在克伦特罗和三聚氰胺等危害物 ,甲硝唑、二噁英类化合物 ,违禁添加物 ,真菌毒素，锌、镉、铅等目标物，丙烯酰胺、呋喃类、硝基呋喃类抗生素监测等方面的应用。纳米材料的制备和修饰技术扔需要进一步提升，多目标、高通量纳米传感器件在实际应用中的价值广受关注，在线传感分析在农产品质量安全智慧监控方面有迫切需求需要快速、实时、在线监测。

简介：摘要 : 含水量是表征水稻生理和健康状况的关键参数，精确预测水稻含水量对于水稻育种和大田精准管理具有重要意义。目前，利用无人机搭载光谱图像传感器监测作物生长的研究主要集中在利用植被指数评估作物在单一或者几个生育期的生长参数，针对作物含水量监测的研究非常有限。本研究主要利用多旋翼无人机低空遥感平台获取不同生育期水稻冠层的 RGB图像和多光谱图像，通过提取植被指数和纹理特征，分析水稻的动态生长变化，并构建了基于随机森林回归方法的含水量预测模型。试验结果表明：（ 1）从无人机图像提取的植被指数、纹理特征以及地面测量的含水量都能用于监测水稻生长，并且这些参数随水稻生长呈现出了相似的动态变化趋势；（ 2）与 RGB图像相比，多光谱图像评估水稻含水量具有更高的潜力，其中归一化光谱指数 NDSI771,611实现了更好的预测精度（ R2=0.68， RMSEP=0.039， rRMSE =5.24%）；（ 3）融合植被指数和纹理特征能够进一步改善含水量的预测结果（ R2=0.86， RMSEP=0.026， rRMSE=3.51%），预测误差 RMSEP分别减小了 16.13%和 18.75%。上述结果表明，基于无人机遥感技术监测水稻含水量是可行的，可为农田精准灌溉和田间管理决策提供新思路。